Google automatiza el enfriamiento de su centro de datos

DeepMind

Google automatizó por completo el proceso de enfriamiento de sus centros de datos. El algoritmo, basado en el trabajo de redes neuronales desarrollado en la división DeepMind, evalúa el sistema de enfriamiento del servidor cada cinco minutos y predice los parámetros más efectivos para su uso posterior: tanto para el mantenimiento de una temperatura estable como para maximizar el ahorro de energía. El blog, publicado en el sitio web de DeepMind, informa que durante dos meses de operación, el sistema logró reducir el consumo de energía en un 30%.

Los servidores de alto rendimiento emiten mucho calor y controlarlo requiere costos significativos, especialmente en grandes empresas de Tecnologías de la Infromación (TI). Junto con la alimentación a los propios servidores, su enfriamiento es una de las partes principales del costo de mantenimiento de los centros de datos. Por lo general, el enfriamiento de los servidores se produce gracias al mantenimiento de una temperatura baja estable, que, de ser necesario, está regulada.

En 2016, para reducir el consumo de energía utilizado para mantener la temperatura, los desarrolladores de DeepMind comenzaron a aplicar el aprendizaje automático. La red neuronal desarrollada ayudó a determinar los parámetros más efectivos, cuyo uso permitió reducir el consumo de energía de los centros de datos en un 40% y aumentar su eficiencia energética en un 15%.

Ahora el proceso de enfriamiento de los servidores en los centros de datos estará completamente automatizado. Cada cinco minutos, el sistema tomará una foto del estado de los sistemas de enfriamiento, que luego analizará la red neuronal. La misma red neuronal, entrenada en datos recolectados en dos años, podrá predecir el estado del sistema y en base a ello determinar los parámetros más efectivos para mantener la temperatura y minimizar los costos de energía. Después de una verificación de seguridad adicional, el algoritmo mismo configurará el sistema de enfriamiento.

Según informaron los desarrolladores de DeepMind, durante dos meses de uso del nuevo sistema de enfriamiento logró reducir el consumo de energía en un 30%. A pesar de que el proceso de enfriamiento ahora está completamente automatizado, los operadores todavía están monitoreando la seguridad de su operación. En el futuro, según la compañía, este sistema se puede usar en otras áreas de alto consumo de energía.

Para un consumo de energía efectivo al dar servicio a los servidores, las empresas presentan otras soluciones. Por ejemplo, recientemente Microsoft instaló un centro de datos con 864 servidores en el fondo del mar, donde el agua será la responsable del enfriamiento.
 

María Cervantes
Esta noticia ha sido publicada originalmente en N+1, ciencia que suma.

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